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2017双11技术揭秘—阿里巴巴数据库技术架构演进

作者:谌文涛(俞月) 每年电商双11大促对阿里技术人都是一次大考,对阿里数据库团队更是如此。经过9年的发展,双11单日交易额从2009年的0.5亿一路攀升到2017年的1682亿,秒级交易创建峰值达到了32.5万笔/秒。支撑这一切业务指标的背后,是底层技术体系的一次次迭代升级。 阿里巴巴数据库系统经历了10多年的发展,今年正式确定从 第三代大规模分库分表 向 第四代X-DB分布式数据库系统 演进的目标。X-DB分布式数据库的落地已经在2017年双11大促中获得了可行性验证,同时底层开始引入存储计算分离架构。分布式在系统稳定性、容灾能力、容量扩展性、技术体系内聚性上有了质的提升,今年双11开启了阿里数据库技术架构新的篇章。 本文以阿里电商交易链路中的核心系统库存中心为例,一窥阿里集团数据数据库的发展历程。库存中心数据库集群(简称库存DB集

Spring 事务提交成功事件监听

现在微服务做得越来越多了,头就越来月疼了。 跨系统事务和跨系统分页是最头疼的(其实头疼也没用,解决不了的问题) 现在有这么个需求(其实同样的需求见到不少了,一直没解决): 向数据库插入记录,并把数据发MQ给其他系统消费。 其他系统接收到消息后会调用查询接口回来查询更多信息。 可是这个时候可能插入记录的事务都还没提交,所以根本查询不到。 通常的做法是延迟消费(或者延迟发送): 比如假设事务在几分钟内一定会提交,那就延后10分钟后再过去查询。 查询到了就可以了。 查询不到就任务之前的事务回滚了。。 其实这个场景如果在spring环境下,有两种解决方案: 一种是使用JMS,spring在其中提供了事务支持。 但是如果你本来没用jms,这样改造会比较重。 另一种方法是事件监听。 我们说一下这种方法。 假设老式的延迟发送代码如下: @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public boolean insertSelectiveHeader(SupplierBillPO header) { .... int i = billPOMap...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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